1. Hadoop 版本衍化历史
Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的开源分布式系统基础架构。用户可以在不了解 分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。解 决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的 可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括 HDFS，MapReduce 基本组件。
1. Hadoop 版本衍化历史 由于 Hadoop 版本混乱多变对初级用户造成一定困扰，所以对其版本衍化历史有个大概 了解，有助于在实践过程中选择合适的 Hadoop 版本。 Apache Hadoop 版本分为分为 1.0 和 2.0 两代版本，我们将第一代 Hadoop 称为 Hadoop 1.0，第二代 Hadoop 称为 Hadoop 2.0。下图是 Apache Hadoop的版本衍化史：
第一代 Hadoop 包含三个大版本，分别是 0.20.x，0.21.x 和 0.22.x，其中，0.20.x 最后演 化成 1.0.x，变成了稳定版。 第二代 Hadoop 包含两个版本，分别是 0.23.x 和 2.x，它们完全不同于 Hadoop 1.0，是 一套全新的架构，均包含 HDFS Federation 和 YARN 两个系统，相比于 0.23.x，2.x 增加了 NameNode HA 和 Wire-compatibility 两个重大特性。
Hadoop 遵从 Apache 开源协议，用户可以免费地任意使用和修改 Hadoop，也正因此， 市面上出现了很多 Hadoop 版本，其中比较出名的一是 Cloudera 公司的发行版，该版本称为 CDH（Cloudera Distribution Hadoop）。 截至目前为止，CDH 共有 4 个版本，其中，前两个已经不再更新，最近的两个，分别是 CDH3（在 Apache Hadoop 0.20.2 版本基础上演化而来的）和 CDH4 在 Apache Hadoop 2.0.0 版本基础上演化而来的），分别对应 Apache 的 Hadoop 1.0 和 Hadoop 2.0。
2. Hadoop 生态圈
架构师和开发人员通常会使用一种软件工具，用于其特定的用途软件开发。例如，他们 可能会说，Tomcat 是 Apache Web 服务器，MySQL 是一个数据库工具。 然而，当提到 Hadoop 的时候，事情变得有点复杂。Hadoop 包括大量的工具，用来协 同工作。因此，Hadoop 可用于完成许多事情，以至于，人们常常根据他们使用的方式来定 义它。 对于一些人来说，Hadoop 是一个数据管理系统。他们认为 Hadoop 是数据分析的核心， 汇集了结构化和非结构化的数据，这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。对于其他人， Hadoop 是一个大规模并行处理框架，拥有超级计算能力，定位于推动企业级应用的执行。 还有一些人认为 Hadoop 作为一个开源社区，主要为解决大数据的问题提供工具和软件。因 为 Hadoop 可以用来解决很多问题，所以很多人认为 Hadoop 是一个基本框架。 虽然 Hadoop 提供了这么多的功能，但是仍然应该把它归类为多个组件组成的 Hadoop 生态圈，这些组件包括数据存储、数据集成、数据处理和其它进行数据分析的专门工具。
该图主要列举了生态圈内部主要的一些组件，从底部开始进行介绍：
1) HDFS：
Hadoop 生态圈的基本组成部分是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。HDFS 是一 种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上。数据写入一次，读取多次。HDFS 为 HBase 等工具提供了基础。
2) MapReduce：
Hadoop 的主要执行框架是 MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编 程模型。MapReduce 把任务分为 map(映射)阶段和 reduce(化简)。开发人员使用存储在 HDFS 中数据（可实现快速存储），编写 Hadoop 的 MapReduce 任务。由于 MapReduce 工作原理的特性， Hadoop 能以并行的方式访问数据，从而实现快速访问数据。
3) Hbase：
HBase 是一个建立在 HDFS 之上，面向列的 NoSQL 数据库，用于快速读/写大量 数据。HBase 使用 Zookeeper 进行管理，确保所有组件都正常运行。
4) ZooKeeper：
用于 Hadoop 的分布式协调服务。Hadoop 的许多组件依赖于 Zookeeper， 它运行在计算机集群上面，用于管理 Hadoop 操作。
5) Hive：
Hive 类似于 SQL 高级语言，用于运行存储在 Hadoop 上的查询语句，Hive 让不熟 悉 MapReduce 开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为 Hadoop 上面 的 MapReduce 任务。像 Pig 一样，Hive 作为一个抽象层工具，吸引了很多熟悉 SQL 而 不是 Java 编程的数据分析师。
6) Pig：
它是 MapReduce 编程的复杂性的抽象。Pig 平台包括运行环境和用于分析 Hadoop 数据集的脚本语言(Pig Latin)。其编译器将 Pig Latin 翻译成 MapReduce 程序序列。
7) Sqoop：
是一个连接工具，用于在关系数据库、数据仓库和 Hadoop 之间转移数据。Sqoop 利用数据库技术描述架构，进行数据的导入/导出；利用 MapReduce 实现并行化运行和 容错技术。